基于周期信息及局部自注意力的长时序预测法

1

作者 关泽群 赵龙港 +2 位作者 刘运炯 车超 梁艳 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3074-3080,共7页

现有的多元时序预测方法通常导致误差积累,而基于Transformer的方法具有较高的复杂度。为解决上述问题,提出周期信息及局部自注意力模型。该模型使用傅里叶运算捕捉周期信息,根据周期特点对矩阵进行转换,缓解了误差积累。通过局部自注... 现有的多元时序预测方法通常导致误差积累,而基于Transformer的方法具有较高的复杂度。为解决上述问题,提出周期信息及局部自注意力模型。该模型使用傅里叶运算捕捉周期信息,根据周期特点对矩阵进行转换,缓解了误差积累。通过局部自注意力同时处理序列周期与通道间特征,这既较好地处理时间变化模式,也降低模型运算复杂度。模型引入了标准化与反标准化模块,获得了更稳定的序列模式。在3个数据集上进行实验均展现出了优异的性能,在大部分评价指标上都取得了优秀的数值。 展开更多

关键词 长期时间序列预测 深度学习 序列分解 序列表示 注意力机制 傅里叶变换 误差缓解

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设计关联矩阵智能分解方法

2

作者 郭东 姜婷婷 魏小鹏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第1期362-365,共4页

针对复杂产品设计分解问题,如何提高分解效率,有效产生一些可行方案的问题,提出了一种智能化的矩阵分块算法。该算法结合两阶段分解法,引入模拟退火遗传算法,以设计关联矩阵的协调列数为目标函数,对矩阵内部的分块点组合进行优化求解,... 针对复杂产品设计分解问题,如何提高分解效率,有效产生一些可行方案的问题,提出了一种智能化的矩阵分块算法。该算法结合两阶段分解法,引入模拟退火遗传算法,以设计关联矩阵的协调列数为目标函数,对矩阵内部的分块点组合进行优化求解,实现了设计关联矩阵的对角化分解。以提动式溢流阀的设计为例进行了验证,实验结果表明该算法能够快速产生有效解。 展开更多

关键词 耦合 两阶段分解 设计关联矩阵 模拟退火遗传算法 基于问题的分解

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使用通道融合和序列平稳化策略的长期时间序列预测方法 被引量：1

3

作者 赵龙港 车超 赵天明 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1120-1126,共7页

长期时间序列预测在现实场景中扮演重要角色.先前的研究表明,基于Transformers的模型采用的逐点自注意力会增加计算复杂度,而基于线性结构和通道独立的模型可以获得更高的效率和准确性.然而,长期时间模式在不同通道之间也存在难以抽取... 长期时间序列预测在现实场景中扮演重要角色.先前的研究表明,基于Transformers的模型采用的逐点自注意力会增加计算复杂度,而基于线性结构和通道独立的模型可以获得更高的效率和准确性.然而,长期时间模式在不同通道之间也存在难以抽取的依赖关系.为了解决计算复杂度高和复杂时间模式难以捕捉的问题,该文提出了通道融合和序列平稳化模型,模型结合了通道独立与通道依赖的训练策略,基于线性结构发掘序列单个通道的相关性,并使用由傅里叶运算启发的卷积结构来自适应地融合不同的通道.同时,通过堆叠序列通道融合-分解模块,进一步提高模型的预测性能.此外,该文在子序列级别引入了平稳化与反平稳化模块,从而提高了模型的泛化能力.在长期预测方面,所提模型在3个通用时序数据集上的准确度超越了其他基准模型. 展开更多

关键词 时间序列预测 线性模型 周期分解 通道融合卷积 平稳化

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基于大语言模型多轮对话的推荐模型研究 被引量：1

4

作者 常保发 车超 梁艳 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期385-395,共11页

近来结合大语言模型的推荐方法在提高推荐准确度和增强用户体验等方面展现出明显的优越性。然而这些方法存在没有充分利用用户信息、仅使用单轮对话无法学习用户多次交互的行为特征、大语言模型与推荐系统之间存在巨大的语义差异等问题... 近来结合大语言模型的推荐方法在提高推荐准确度和增强用户体验等方面展现出明显的优越性。然而这些方法存在没有充分利用用户信息、仅使用单轮对话无法学习用户多次交互的行为特征、大语言模型与推荐系统之间存在巨大的语义差异等问题。针对这些问题,提出了一个基于大语言模型多轮对话模式的推荐模型。该模型利用矢量量化技术将用户信息转化为用户索引,并通过微调任务把大语言模型的语言语义与推荐系统的协作语义整合,不仅学习了用户特征而且缓解了语义差异问题;将用户索引与历史交互数据拼接成提示语,再经过多轮对话机制进行推荐微调,从而学习用户交互行为之间的特征。模型在亚马逊Instructions、Arts和Games三个数据集上进行实验,结果表明模型在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)两个评价指标上优于对比基线算法,在三个数据集上与最优对比基线算法相比,HR平均提升10.53%,NDCG平均提升5.10%,证明了模型的有效性。 展开更多

关键词 推荐系统 序列推荐 大语言模型 多轮对话机制

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基于原型语义增强和动态筛选的半监督关系抽取方法

5

作者 宋潇楠 王成汗 +1 位作者 车超 费宏程 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1571-1577,共7页

针对现有半监督关系抽取模型的监督信号不足和伪标签误差累积问题,提出一种融合原型语义和动态筛选机制的关系抽取方法。通过对比学习技术增强关系原型表示,构建一个能够区分不同关系类型的语义嵌入空间;设计动态筛选模块自适应选择高... 针对现有半监督关系抽取模型的监督信号不足和伪标签误差累积问题,提出一种融合原型语义和动态筛选机制的关系抽取方法。通过对比学习技术增强关系原型表示,构建一个能够区分不同关系类型的语义嵌入空间;设计动态筛选模块自适应选择高置信度的伪标签,执行正反馈迭代并减少确认偏差。在公共数据集TACRED和SemEval上的实验结果表明,该模型与当前表现最好的模型fmLRE相比,关系抽取的F1值平均提升了0.97%和3.63%,验证了模型在半监督关系抽取任务上的有效性。 展开更多

关键词 关系抽取 关系分类 对比学习 自训练 半监督学习 预训练模型 深度学习

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基于药物子结构与蛋白质三维图信息的化合物-蛋白质相互作用预测

6

作者 李亚茹 王倩倩 +1 位作者 车超 朱德恒 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期71-79,共9页

药物通过与蛋白质相互作用来抑制或激活特定蛋白质的功能,从而发挥治疗作用。近年来,深度学习方法在化合物蛋白质相互作用预测中取得显著进展。然而,现有的大多数研究仍然侧重于从药物和蛋白质的整体特征进行提取,对于药物和靶点的信息... 药物通过与蛋白质相互作用来抑制或激活特定蛋白质的功能,从而发挥治疗作用。近年来,深度学习方法在化合物蛋白质相互作用预测中取得显著进展。然而,现有的大多数研究仍然侧重于从药物和蛋白质的整体特征进行提取,对于药物和靶点的信息探索不足,忽视了蛋白质结构的三维空间信息以及药物关键子结构在化合物蛋白质相互作用预测中的作用。针对这一问题,提出了一种新的模型,其结合药物的官能团、整体结构图以及蛋白质的序列和三维空间图信息,将图神经网络和注意力机制融合,进行高效的特征学习与预测。在Human和C.elegans公开数据集上的实验结果表明,所提模型在CPI预测中表现出色,在ACC,AUROC和AUPR指标上有1%以上的提升,在非平衡数据集上表现出稳定的性能优势。 展开更多

关键词 化合物-蛋白质相互作用预测 药物子结构 蛋白质结构预测 图神经网络 深度学习

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幻觉主动缓解的糖尿病问诊大模型

7

作者 张乐 车超 梁艳 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期43-52,共10页

糖尿病的治疗是一项长期且高度个性化的工作,给患者的日常生活带来了巨大负担。患者通过医学大语言模型进行糖尿病问诊能有效减轻患者的医疗负担,但大语言模型在处理医学等专业领域文本时更可能会产生幻觉,即错误、无意义或与输入不匹... 糖尿病的治疗是一项长期且高度个性化的工作,给患者的日常生活带来了巨大负担。患者通过医学大语言模型进行糖尿病问诊能有效减轻患者的医疗负担,但大语言模型在处理医学等专业领域文本时更可能会产生幻觉,即错误、无意义或与输入不匹配的输出。且现有的幻觉缓解技术在医学领域的准确率并不理想,这会极大地影响大语言模型的准确率。为了解决这一问题,提出一种结合指令微调和检索增强生成的幻觉自查与主动缓解方法,主要在生成过程前对用户提问形成附加知识,在生成过程后通过相似度对比判断幻觉是否产生。实验在多个医学数据集上进行,在大规模糖尿病多轮对话数据集上取得了0.79的F1值、2.38的BLEU-4值和9.26的Rouge-l值,在准确率和生成效率方面均优于现有的大语言模型幻觉缓解技术。 展开更多

关键词 大语言模型 检索增强生成 幻觉缓解 糖尿病 问答系统

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基于动态超图与药物处方信息融合的时序健康事件预测

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作者 吴晗禹 刘天赐 +1 位作者 矫拓成 车超 《计算机科学》 北大核心 2025年第9期88-95,共8页

时序健康事件预测是医疗人工智能领域的核心挑战之一。针对电子健康记录中药物与诊断复杂关联的建模难题,提出了DHMP模型。首先,通过动态子图学习机制,有效捕捉疾病演变的局部特征;其次,设计多超图融合架构,首次实现药物协同作用与诊断... 时序健康事件预测是医疗人工智能领域的核心挑战之一。针对电子健康记录中药物与诊断复杂关联的建模难题,提出了DHMP模型。首先,通过动态子图学习机制,有效捕捉疾病演变的局部特征;其次,设计多超图融合架构,首次实现药物协同作用与诊断关联的联合建模;最后,开发时间感知注意力算法,精准解析诊疗记录中的长期依赖关系。在MIMIC-III和MIMIC-V两大临床数据集上的实验表明,DHMP模型将诊断预测准确率提升至26.68%,风险预测AUC达到90.65%,显著优于现有最佳方法。临床医生评估显示,模型预测结果与医学认知的一致性达89%,所提模型为智能辅助诊断提供了可靠工具。 展开更多

关键词 动态子图学习 图神经网络 药物相互作用 时序健康事件预测 临床决策支持

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基于DNA开关电路的逻辑电路模型构建与优化

9

作者 韦茂端 吕卉 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期143-149,共7页

随着DNA计算功能需求的复杂化,对应的DNA逻辑电路模型也愈加错综复杂。针对当前DNA开关电路(DNA Switching Circuits,DSC)建模方法适用性低、网络稳定时间成本高、输出信号单一的问题,提出了“0-1”网络。该网络旨在利用DSC构造逻辑电... 随着DNA计算功能需求的复杂化,对应的DNA逻辑电路模型也愈加错综复杂。针对当前DNA开关电路(DNA Switching Circuits,DSC)建模方法适用性低、网络稳定时间成本高、输出信号单一的问题,提出了“0-1”网络。该网络旨在利用DSC构造逻辑电路的分子模型,允许灵活配置多输出逻辑电路的输出信号数量,扩展了建模适用范围。利用DNA链的可编程性,设计了“中转站”分子结构,以确保电路中电流的顺畅流通,并缩短反应网络的稳定时间。此外,根据DNA链置换原理,构建了DNA惰性电路,利用三输出信号的互斥性保证了输出信号的独立表达,同时缩小了电路规模。最后,结合所提方法,构建了一致性判别电路、二分类网络及特征辨别网络的DSC模型,并通过Visual DSD仿真验证了其有效性。仿真结果表明,所提方法不仅简化了电路结构,还加速了反应网络的稳定。这些基于DSC的逻辑电路模型展示了利用生物分子进行信号处理的潜力。 展开更多

关键词 DNA计算 DSC 逻辑电路 惰性电路 特征辨别网络

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通道残差融合和时频注意力的说话人验证

10

作者 涂振华 赵腊生 毛嘉莹 《应用声学》 北大核心 2025年第5期1232-1241,共10页

近些年基于深度神经网络的说话人验证模型取得了显著的进展。然而,先前工作在融合频域局部特征方面仍存在局限,未能充分利用特征间的互补性,并且缺乏针对长时上下文的高效建模方法。为了解决上述的问题,提出了一种基于通道残差融合和时... 近些年基于深度神经网络的说话人验证模型取得了显著的进展。然而,先前工作在融合频域局部特征方面仍存在局限,未能充分利用特征间的互补性,并且缺乏针对长时上下文的高效建模方法。为了解决上述的问题,提出了一种基于通道残差融合和时频注意力的说话人验证模型,采用注意力融合机制自动调整不同通道间局部特征的融合权值,增强模型对局部特征的表达能力。并且提出了一种时频混合通道注意力机制,对更远距离的帧间关系进行建模,提升了模型对长时上下文信息的捕获能力。通过在CN-Celeb数据集上进行的实验结果表明,在等错误率和最小检验代价两个指标上均优于对比模型,证明了该模型在不同说话人语境中的有效性。 展开更多

关键词 说话人验证 神经网络 通道残差融合 通道注意力

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时频注意力和通道式门控的合成语声检测

11

作者 毛嘉莹 魏小鹏 张婷婷 《应用声学》 北大核心 2025年第6期1614-1622,共9页

深度神经网络的发展极大提高了合成语声的相似度和自然度,这给合成语声检测带来了全新挑战。为了充分利用语声数据中的时域和频域信息,并根据输入的语声数据动态地选择通道特征以抑制不相关的通道,提出了一种基于时频注意力和通道式门... 深度神经网络的发展极大提高了合成语声的相似度和自然度,这给合成语声检测带来了全新挑战。为了充分利用语声数据中的时域和频域信息,并根据输入的语声数据动态地选择通道特征以抑制不相关的通道,提出了一种基于时频注意力和通道式门控的合成语声检测模型。该模型首先利用SincNet架构进行前端特征学习;然后,通过时频注意力模块有效地整合时域与频域信息并突出其关键信息;最后,使用多组潜在空间通道级门控模块解决时频信息融合造成的通道信息冗余问题,并使模型在训练过程中有选择性地从各个通道中学习区分性更高的信息。在ASVspoof2019 LA数据集上的实验结果表明,提出的方法在等错误率和最小串联检测成本函数两个指标上与当前的先进模型相比有一定的竞争力。同时,模型在ASVspoof2015 LA和ASVspoof2021 LA数据集上的表现也证明了其具有良好的泛化能力。 展开更多

关键词 合成语声检测 时频注意力 通道式门控

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基于改进初始解的遗传算法的布局设计方法 被引量：3

12

作者 李亚洲 郑晓军 +1 位作者 张强 魏小鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期245-248,共4页

带性能约束的三维布局问题属于具有很强应用背景的组合优化问题,进行了基于全局的布局求解方法的探索。由于NP完全问题的计算复杂性,使得遗传算法求解问题的全局最优解时效率较低。改进了遗传算法的初始解,对提高算法的效率进行了研究... 带性能约束的三维布局问题属于具有很强应用背景的组合优化问题,进行了基于全局的布局求解方法的探索。由于NP完全问题的计算复杂性,使得遗传算法求解问题的全局最优解时效率较低。改进了遗传算法的初始解,对提高算法的效率进行了研究。并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景,建立了多目标优化数学模型。实例结果与传统遗传算法以及乘子法的计算结果比较,表明该算法具有较好的求解效率。 展开更多

关键词 布局问题 遗传算法 全局优化

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基于h-距离的DNA编码序列设计 被引量：1

13

作者 郑学东 王宾 +1 位作者 周士华 周昌军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1259-1262,共4页

针对DNA编码序列设计问题,将其转换为带约束的多目标优化问题,在单链DNA集合中引入h-距离,构造了DNA序列间的共享函数,应用小种群遗传算法,对DNA编码序列设计问题进行求解。与已有结果比较,算法可以得到更好的DNA序列且计算效率较高。... 针对DNA编码序列设计问题,将其转换为带约束的多目标优化问题,在单链DNA集合中引入h-距离,构造了DNA序列间的共享函数,应用小种群遗传算法,对DNA编码序列设计问题进行求解。与已有结果比较,算法可以得到更好的DNA序列且计算效率较高。算法可用于DNA计算中编码序列的具体设计。 展开更多

关键词 DNA计算 DNA编码 多目标优化 小种群遗传算法 共享函数

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一种基于编码等价变换和遗传算法的DNA序列优化设计

14

作者 郑学东 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第10期248-252,共5页

针对DNA计算中的DNA序列设计问题,基于6个DNA序列设计约束条件,将DNA序列设计问题转化为多目标优化问题,提出小生境遗传算法进行求解。算法利用DNA序列设计中的相似性约束与H-测度约束,在单链DNA序列集合上定义共享函数,利用两种类型的... 针对DNA计算中的DNA序列设计问题,基于6个DNA序列设计约束条件,将DNA序列设计问题转化为多目标优化问题,提出小生境遗传算法进行求解。算法利用DNA序列设计中的相似性约束与H-测度约束,在单链DNA序列集合上定义共享函数,利用两种类型的编码等价变换以及模4算术运算,构造了5个遗传算子,并给出具体的DNA序列设计结果。通过比较,算法可以得到质量更好的DNA序列,且在种群规模与进化代数方面具有更高的计算效率。 展开更多

关键词 DNA计算 DNA序列设计 DNA编码 小种群遗传算法 线性码

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基于双分支融合和时频压缩激励的鲁棒语音关键词识别 被引量：1

15

作者 张婷婷 邱泽鹏 +1 位作者 赵腊生 毛嘉莹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3658-3663,共6页

现实生活中的噪声会对语音时域和频域信息产生干扰,导致语音关键词识别模型在噪声环境下准确率下降。针对此问题,提出了双分支融合单元,其中时域分支与频域分支以并行的方式提取时域特征和频域特征,降低了串行堆叠时域卷积和频域卷积所... 现实生活中的噪声会对语音时域和频域信息产生干扰,导致语音关键词识别模型在噪声环境下准确率下降。针对此问题,提出了双分支融合单元,其中时域分支与频域分支以并行的方式提取时域特征和频域特征,降低了串行堆叠时域卷积和频域卷积所带来的信息损耗;随后通过交叉融合的方式加强模型对时频信息的感知,进一步增强了模型特征表达能力。同时提出了时频压缩激励模块,通过对时域与频域中信息的重要性分布建模,可以为模型提供选择性关注有价值片段的能力,进一步提高了模型鲁棒性。在Google Command v2-12数据集上,相比于对比模型,所提模型在不同信噪比的测试中取得了更高的识别准确率,且参数量更低;对于训练阶段未涵盖的信噪比条件,所提模型在测试中展现出更高的泛化性。实验结果表明,本文模型在识别准确率和参数量方面更具优势,具有更好的噪声鲁棒性。 展开更多

关键词 关键词识别 双分支融合 时频压缩激励 鲁棒性模型 注意力机制

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面向中国海关进出口商品税率检测的预训练语言模型CC-BERT

16

作者 周成杰 车超 +1 位作者 张强 周东生 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期155-164,共10页

判定商品税率以便进行税收是海关最重要的职能之一,其肩负着国家财政收入与再分配的重要作用。预训练语言模型(BERT)的提出,刷新了众多自然语言处理任务的最优结果。但是由于海关文本数据的特殊性,导致BERT在海关进出口商品税率检测(文... 判定商品税率以便进行税收是海关最重要的职能之一,其肩负着国家财政收入与再分配的重要作用。预训练语言模型(BERT)的提出,刷新了众多自然语言处理任务的最优结果。但是由于海关文本数据的特殊性,导致BERT在海关进出口商品税率检测(文本分类)任务中表现较差。针对这个问题,该文提出一种新的预训练语言模型CC-BERT。在模型预训练阶段,提出了全要素掩蔽策略以及预测规格型号与申报要素是否对齐(NCA)两种全新的预训练策略。CC-BERT可以降低既定文本顺序对模型性能的负反馈,以及加强规格型号与申报要素之间的联系。在真实的海关税率检测任务上的实验结果表明,该方法具有更强的鲁棒性,分类性能指标优于基线模型,F_(1)值在两个数据集上分别达到90.52%和80.10%。 展开更多

关键词 预训练语言模型 税率检测 结构化文本

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一类不确定时延网络控制系统的非脆弱H_∞保成本控制 被引量：15

17

作者 孙文安 孙风杰 +1 位作者 裴炳南 张强 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期53-59,共7页

针对控制器具有加法摄动和乘法摄动的一类不确定时延网络控制系统,研究非脆弱H∞保成本控制问题。考虑不大于一个采样周期的不确定时延和有限能量的外部扰动,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,对于所有容许的不确定性使得闭环系统... 针对控制器具有加法摄动和乘法摄动的一类不确定时延网络控制系统,研究非脆弱H∞保成本控制问题。考虑不大于一个采样周期的不确定时延和有限能量的外部扰动,基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法,对于所有容许的不确定性使得闭环系统渐近稳定,得到了该系统非脆弱H∞保成本控制律存在的充分条件。利用这几个低保守性的充分条件容易检验一类不确定时延网络控制系统的渐近稳定性,并且满足H∞成本指标上界。最后用仿真例子表明所给出的结果是有效的。 展开更多

关键词 网络控制系统 非脆弱H∞保成本控制 LYAPUNOV函数 线性矩阵不等式 渐近稳定性

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图与图学 被引量：14

18

作者 何援军 童秉枢 +2 位作者 丁宇明 蔡鸿明 张强 《图学学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期1-9,共9页

图与文字、数字一样,在人类的社会进步、经济建设和科技发展过程中起着不可替代的作用。但图与图学的定义与地位从历史和当前角度来看,仍是一个没有深刻和系统阐明的问题。现在的工程图学、计算机图形学、计算机图像学等各有自己的学科... 图与文字、数字一样,在人类的社会进步、经济建设和科技发展过程中起着不可替代的作用。但图与图学的定义与地位从历史和当前角度来看,仍是一个没有深刻和系统阐明的问题。现在的工程图学、计算机图形学、计算机图像学等各有自己的学科定义、定位以及各自独立的发展道路,但由于没有与图和图学相关联,致使这些学科呈现出某种分散性和局限性。从形(几何)的角度揭示图的本质,给出了形与图的科学表述。提出"大图学"概念,整合分散在其他学科中的与图相关的科学与技术。重新认识与定位图学的地位和作用,给出它的定位与定义,构建了图学学科的整体框架和三级学科分类体系。认为文学、数学、图学三者构成了科学与工程发展的基础,昭示了图学的基础性和重要性。 展开更多

关键词 图学 形 图 几何 图学学科框架 图学学科分类

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基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法 被引量：7

19

作者 魏小鹏 刘瑞 +1 位作者 张强 肖伯祥 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2368-2372,2391,共6页

在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据... 在光学式运动捕捉系统中,标记点往往会出现近似或对称的分布结构,这使得在对标记点进行识别时容易引起混淆。基于模板匹配的人体运动捕捉数据处理方法根据人体局部刚性结构把人体模板分割为多个子模板,使用空间仿射变换从运动捕捉数据中搜索与相应子模板误差最小的匹配点集作为最优匹配,并通过标记点跟踪实现对散乱数据的识别,解决了因标记点分布结构近似或对称而引起的混淆。对标记点缺失情况进行了重构。当出现错误匹配时系统能够自动检测并更正,整个过程无需人工干预。实验结果表明该方法能够正确识别标记点,标记点缺失情况重构效果比较理想,能够满足实时处理要求,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 模板匹配 人体运动捕捉数据 标记点跟踪 缺失点处理

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语音情感识别研究进展 被引量：21

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作者 赵腊生 张强 魏小鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第2期428-432,共5页

首先介绍了语音情感识别系统的组成,重点对情感特征和识别算法的研究现状进行了综述,分析了主要的语音情感特征,阐述了代表性的语音情感识别算法以及混合模型,并对其进行了分析比较。最后,指出了语音情感识别技术的可能发展趋势。

关键词 语音 情感 识别

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